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需要注意的是,FLOPs会独立于数值精度统计multiply-accumulate operations:它反映的是token剪枝带来的FLOPs降低,但并不能体现HiF8带来的收益,例如低比特宽度带来的memory和bandwidth节省,以及低比特矩阵计算单元上的更高吞吐。因此,它能够在不依赖细粒度per-token / per-block scale的情况下,同时兼顾宽动态范围和高精度表示,
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PyPTO Professional 的赌注是:算子开发者应该把时间花在「切多大的块、开几级流水、Buffer 怎么摆」上,而不是花在「这个 offset 算对了吗、这个 event id 配对了吗」上。前者是创造性的、决定性能上限的工作;后者是机械的、只决定你今晚能不能下班的工作。PyPTO Professional 把后者全部接管,同时一寸不让地把前者留给你——因为想摸到理论峰值 0.9x 以
在 AI 大模型时代,模型部署时会遇到容量压力、带宽与吞吐压力和工程适配压力。同时,本可以收敛成一条工具链的工作被分散在各个流程中,进而导致在适配不同模型时做重复工作。如何低成本的部署模型,如何把模型量化收敛成一条统一的工作流,是这个时代需要解决的问题。AMCT-LLM 是一款面向大语言模型低比特量化的模型压缩工具,将模型适配、精度评估、量化优化与部署导出收敛为统一工作流。
CANN 全面开源开放,致力于为开发者构建统一、高效的算力使能平台,助力 AI 应用创新与加速落地。为进一步促进区域开发者交流、共建 CANN 生态,CANN 开源社区联合 AtomGit 正式发起「CANN 开发者 Meetup」南京站。
SIG 主要沉淀面向 6G AI RAN 的典型任务样例,覆盖时变信道表征与建模、信道估计、端到端无反馈MIMO预编码与多流传输、跨场景智能定位与多基站协作传输等方向,并可进一步拓展至基站智慧节能、移动性管理等 AI for RAN 应用。面向高校学生同时启动5大赛区:京津冀东北赛区、上合赛区、西北赛区、西南赛区、杭厦赛区,荣誉证书 +秋招机考面试绿卡+丰厚奖金 欢迎广大学生报名参加!CANN社区
很多人形机器人能完成炫酷表演,却难以胜任日常真实工作。本场直播我们一同探讨:人形机器人如何从 “会炫技” 走向 “会工作”,真正走进现实世界。📡四位技术嘉宾围绕具身智能、机器人动作复刻、大模型赋能机器人、开源共建等议题深度交流。
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SIG 旨在联合交通行业企业、高校、科研机构和开发者,围绕智能交通系统中的高性能计算、交通仿真、模型训练稳定性、交通智能体决策闭环等关键问题,沉淀可复用的开源代码仓、接口规范、样例任务和基础测试流程,为智慧路口、车路协同、智能网联、交通管控决策等场景提供可扩展的技术支撑。本仓作为 PyPTO 的"算子训练场",方便开发者学习、复用与对比。成员单位:浙江交投、东南大学、东启数研、山东高速、江苏交控、
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CANN 核心成员们的分享,全面覆盖了开发环境、学习体系、智能开发、模型推理、算子开发、图计算及通信框架等多个方向,充分展示了 CANN 开源社区持续围绕"开发体验"进行能力升级的最新成果,也为开发者提供了更加完善、高效、开放的 AI 开发工具链。作为本次 Meetup 的核心内容,来自 CANN 团队的 8 位核心成员围绕开发平台、安装部署、Ascend C 开发、智能开发工具、模型加速及通信框
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5 月 25 日至 29 日,面壁智能与 OpenBMB 联合举办「端侧大模型开源周」,每天解锁一个端侧大模型的杀手锏。端侧大模型的顶峰,不只在冰山一角,而在整座冰山。今天是开源周的第一弹:低比特大模型训练成果 BitCPM-CANN。该模型已上线魔乐社区,欢迎开发者下载体验!面壁智能联合清华大学、OpenBMB开源社区,正式发布并开源其在低比特大模型训练方向的最新成果——。
CANN社区构建了法律协议基础设施,包含CLA(贡献者许可协议)和DCO(开发者来源认证)两层体系。CLA需签署PDF文件,适用于核心仓库;DCO通过git commit签名实现,用于工具类仓库。社区开发了CLA-Bot自动检查PR签署状态,未签署者会收到指引。该体系明确了贡献规则、版权归属及许可证兼容性,覆盖55个仓库,平衡了法律严谨性与开发便利性。核心组件包括协议模板、自动签署CI、许可证兼容
面向昇腾AI处理器,聚焦高性能算子开发:基于 AscendNPU IR 进行编译接入与联创,融合编译器优化手段,并依托 FlagOS 社区 拓展 FlagTree TLE 原语,以最大化挖掘昇腾硬件潜力与编译能力,从而编写出高性能算子